这篇文章给大家介绍Spark原理架构图是怎样的，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
Task是在集群上运行的基本单位。一个Task负责处理RDD的一个partition。RDD的多个patition会分别由不同的Task去处理。当然了这些Task的处理逻辑完全是一致的。这一组Task就组成了一个Stage。有两种Task：
org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask
org.apache.spark.scheduler.ResultTask
ShuffleMapTask根据Task的partitioner将计算结果放到不同的bucket中。而ResultTask将计算结果发送回Driver Application。一个Job包含了多个Stage，而Stage是由一组完全相同的Task组成的。最后的Stage包含了一组ResultTask。
关于Spark原理架构图是怎样的就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
